「お客様相談室に寄せられる声が、十分に分析・活用できていない…」
「アンケート結果を前に、具体的な改善策に繋げられず悩んでいる…」
多くの企業にとって、「お客様の声（VOC）」がサービス改善の鍵であると分かっていながらも、その膨大な情報を前に、有効な一手を打てずにいませんか？
本記事では、コールセンターを運営する企業A社様にて、当社のAIデータ基盤「Airlake platform」を活用し、手作業によるVOC分析から脱却した事例をご紹介します。通話記録や顧客問い合わせ情報を一元管理し、過去傾向や類似問い合わせなどを検索可能になることで、業務改善とスタッフ教育の効率化を実現しました。
《Before》ベテラン頼りのVOC分析と、見過ごされる顧客のサイン
お客様からの問い合わせや営業からの情報は日に日に増加していましたが、その分析は大きな課題を抱えていました。
課題1：膨大な手作業と属人化
お客様の声は、CS対応記録、メール/通話記録、Webフォーム、手書きアンケート、営業問い合わせなど様々な経路から集まりますが、経路別にフォーマットがバラバラで問い合わせ情報が散在していました。
こうした情報はカスタマーサポートや顧客管理チームが目視で集計しており、この作業だけで膨大な時間を費やし、本来注力すべき改善策の検討に時間を割けずにいました。内容は担当者の経験と勘で分類され、客観的な基準もありませんでした。
課題2：表面的な分析と機会損失
集計されるのは「クレーム」「要望」「感謝」といった大まかな分類のみ。「特定商品の容器が使いにくい」「配送タイミングに関する不満」といった重要な顧客インサイトが他の意見に埋もれ、新商品開発やサービス改善の貴重なヒントを見過ごしていました。
《Action》AIによるVOC分析基盤を「Airlake platform」で構築
A社は、データドリブンな顧客理解を実現するため、当社のAIデータ基盤「Airlake platform」の導入を決断しました。導入の決め手は、以下の3点でした。
- 多様なチャネルの一元化：メールやWebフォームはもちろん、従来は分析が難しかった電話の音声記録までAI-OCRと音声認識でテキスト化し、一元的に分析できる点。
- 高精度なテキスト解析：AIが文脈を理解し、「要望」「不満」といった分類だけでなく、「容器」「成分」「配送」といったトピックや、ポジティブ/ネガティブといった感情まで自動でタグ付けしてくれる点。
- 伴走型の導入支援：当社の担当者が状況をヒアリングし、最適な分析ダッシュボードの設計までサポートする手厚い体制。
《After》形式を問わずデータを収集・活用できる！データが導く“先回り”のサービス改善へ
「Airlake platform」導入後、A社のデータ活用は大幅に効率化・高度化しています。
成果1：分析業務の劇的な効率化と生産性向上
これまで膨大な時間がかかっていたVOCの集計・分類作業は、「Airlake platform」で自動化され、担当者の作業は大幅に削減。空いた時間で、分析結果から改善施策を企画・実行するという、本来の付加価値の高い業務に集中できるようになりました。
成果2：潜在ニーズの発見と迅速なサービス改善
AIのテキスト解析により、「商品Aは『使用感』への評価は高いが、『容器が使いにくい』という不満が特定層に集中している」などの潜在的なニーズが判明。また、過去の類似した問い合わせも検索可能になり、新人スタッフでも安定した業務品質を保つことができるようになりました。こうした改善が、総合的な顧客満足度向上に繋がっています。
成果3：全社でのデータ活用文化の醸成
可視化されたダッシュボードは、商品開発部やマーケティング部にも共有。「お客様は今、こんな点に関心を持っている」といったインサイトが社内に共有され、顧客視点での意思決定が全社に広がり始めています。
「顧客の声」を、貴社の「成長エンジン」に変えませんか？
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